1)算法思想:设G=(V,E)是一个带权有向图,把图中顶点集合V分成两组,第一组为已求出最短路径的顶点集合(用S表示,初始时S中只有一个源点,以后每求得一条最短路径 , 就将加入到集合S中,直到全部顶点都加入到S中,算法就结束了),第二组为其余未确定最短路径的顶点集合(用U表示),按最短路径长度的递增次...
2.9.1 算法时间复杂度定义 2.9.2 推导大O阶方法 2.9.3 常数阶 2.9.4 线性阶 2.9.5 对数阶 2.9.6 平方阶 2.10常见的时间复杂度 2.11 最坏情况与平均情况 2.12 算法空间复杂度 2.13 总结 2. 算法 2.5 算法的特性 一个算法,就是一个有穷规则的集合,其中规则规定了一个解决某一特定类型的问题的运算序列;...
1、对顺序表L中的子序列做一次划分,low=1,high=L->Length 2、if low<high 3、 ( 则做第一次划分,返回枢轴所在位置,将待排记录划分为两个部分,第3~11行是划分算法,与冒泡排序相似) 4、 用子表的第一个记录作枢轴记录;pivotkey = L-r[row] 5、 while low<hign ( 做第一次划分,划分过程是从表的...
显然,第一种算法,执行了1+ (n+1) +n+1次=2n+3 次;而第二种算法,是1+1+1=3次。 事实上两个算法的第一条和最后一条语句是一样的,所以我们关注的代码其实是中间的那部分,我们把循环看作一个整体,忽略头尾循环判断的开销,那么这两个算法其实就是n次与1次的差距。算法好坏显而易见。 可以从问题描述...
每个粒子也有自己的目标,叫做“个体最优”。如果他们发现比之前更好的神经网络设置,他们会自己记录下来,因为谁知道,也许他们会成为新的“全局最优”。(PS:全局最优和局部最优我就不解释了,如果有小伙伴不熟悉,可以看这篇推文粒子群算法原理及其实现)
大话算法-排序-插入排序 一般来说,插入排序都采用in-place在数组上实现。具体算法描述如下: 1、从第一个元素开始,该元素可以认为已经被排序, 2、取出下一个元素,在已经排序的元素序列中从后向前扫描 3、如果该元素(已排序)大于新元素,将该元素移到下一位置...
算法实现 Step1:在一个循环中,使用探头位置公式计算“pos”的值。 Step2:如果匹配,则返回item的索引,退出。 Step3:若item小于arr[pos],计算左子数组的探针位置。否则在右子数组中计算相同。 Step4:重复直到找到匹配或子数组减少到零。 // C++ program to implement interpolation // search with recursion ...
算法空间复杂度通过计算算法所需的存储空间实现,算法空间复杂度的计算公式记做:S(n)=O(f(n)),其中n为问题的规模,f(n)为语句关于n所占存储空间的函数。 常见的时间复杂度所耗时间的大小排列 O(1)<O(logn)<O(n)<O(nlogn)<O(n2) 算法的时间复杂度定义为: ...
具体算法如下:速度=〔敏捷*种族成长〕+〔敏捷*种族成长〕*修正=〔敏捷*种族成长〕*〔1+修正〕 1.以不加男魔修正前的敏捷与速度的转换 同样加敏捷100 那么人族速度增加80 魔仙增加100 鬼族增加85,速度=(100敏捷*人族成长0.8)+(100敏捷*人族成长0.8)*修正=80+80*0=80 2.以加了男魔修正后的敏捷与速度的转换...
wy把混乱算法公开了..基础法术命中是150%,忽视混35,强60,假设如果对方抗170,就是185-170等15*强法1+强法60的百分比,最后就是15*1.6等于24%。也就是说,如果33000的法术熟练度,忽视35,强